通过反向传播语言模型反馈优化生成式人工智能

摘要：最近，人工智能（AI）领域的发展越来越依赖于将多个大型语言模型（LLMs）与专业工具结合的系统。然而，这些系统的设计主要由领域专家完成，调整过程较为繁琐，进展受到限制。为了解决这一问题，研究人员提出了TextGrad框架，利用LLMs生成的自然语言反馈，通过反

最近，人工智能（AI）领域的发展越来越依赖于将多个大型语言模型（LLMs）与专业工具结合的系统。然而，这些系统的设计主要由领域专家完成，调整过程较为繁琐，进展受到限制。为了解决这一问题，研究人员提出了TextGrad框架，利用LLMs生成的自然语言反馈，通过反向传播方法优化AI系统。TextGrad可以评估和提出系统各个组件的改进建议，从而实现自动优化。研究表明，TextGrad在解决复杂科学问题、优化放射治疗计划、设计特定特征分子、编程及优化代理系统等任务中表现出色。通过赋能科学家和工程师，TextGrad使得开发具有深远影响的生成性AI系统变得更加高效，推动了多个领域的进步。

最近，人工智能（AI）领域的进展越来越依赖于协调多个大型语言模型（LLMs）与专业工具（如搜索引擎和模拟器）相结合的系统。迄今为止，这些系统主要由领域专家设计，并通过启发式方法进行调整，这在加速进展方面形成了显著的障碍。人工神经网络的发展也面临类似的挑战，直到反向传播和自动微分的引入，才通过简化优化过程彻底改变了这一领域。

在同样的背景下，我们提出了TextGrad，一个灵活的框架，通过利用LLMs生成的反馈来优化AI系统，采用反向传播的方法。这一创新的方法利用自然语言反馈来评估和提出系统各个组件的改进建议，从提示到分子或治疗计划等输出。TextGrad因此促进了生成性AI系统在多种任务中的自动优化，提升了其整体功能和效率。